【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及复合材料工作层成分最优配比的得出方法，具体是一种基于自适应神经模 糊推理遗传算法辅以有限元分析的金属塑料复合材料工作层最优配比的得出方法。
技术介绍
金属复合材料是多功能复合材料的一种，已发展成为复合材料的一个新的分支，是一 类以金属或合金为基体，以金属或非金属线、丝、纤维、晶须或颗粒状组分为增强相的非 均质混合物，其共同点是具有连续的金属基体。而金属塑料复合材料是由金属基体与塑料 层所组成，金属基体主要是起到支撑作用，塑料层由中间层和工作层组成，中间层起连接 作用，工作层起到减振、抗磨和耐腐蚀等作用，而工作层成分的配比直接决定了复合材料 整体性能的好坏。目前，对于金属塑料复合材料工作层成分配比的优化，由于涉及到的主 要因素有若干项，用列举法进行人工实验的方法来研究优化方案，工作量太大，而且不准 确。近年来神经网络技术发展迅速，在经济、军事、工业生产和生物医学等领域得到广泛 应用，并产生了深远影响。神经网络具有很强的自适应、自组织、自学习的能力以及大规 模并行运算的能力。但在实际应用中，神经网络也暴露了一些自身的固有缺陷权值的初 始化是随机的，局...
【技术保护点】
一种金属塑料复合材料工作层成分配比的优化方法，该工作层的材料由聚苯硫醚、尼龙６６和碳纤维组成，其特征是包括以下步骤： ａ．通过若干组正交试验得出聚苯硫醚、尼龙６６和碳纤维这三种物质的工作层配比参数及与之对应的复合材料的减振性与牢固性的 材料性能参数； ｂ．用步骤ａ所得的工作层配比参数及材料性能参数对自适应神经模糊推理系统进行训练并分别建立各相关工作层配比参数输入与材料性能参数输出之间的全局映射关系，获得复合材料性能的自适应神经模糊推理系统模型；同时利用三维分析软件建 立该系统模型，并根据步骤ａ所得工作层配比参数及材料性能参数对该系统模型中的各个参数进行修...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：骆志高，陈保磊，庞朝利，
申请(专利权)人：江苏大学，
类型：发明
国别省市：32[中国|江苏]
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